Original en inglés: https://argusic.com/subject/lanhu-mcp
lanhu-mcp
¡Eficiencia de análisis de requisitos mejorada en un 200%! El primer servidor MCP de colaboración en equipo diseñado para la era de la programación con IA, analiza automáticamente los requisitos y escribe código frontend y backend, descarga y recorta imágenes.
Funciona con mocksfuente: GitHubPythonMITcommit be942fd26f55
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai, ai agents, ai coding, ai tools, mcp, mcp service y mcp tools.
lanhu-mcp funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 3 minutos y no encontró ningún error en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Lanhu MCP Server 1.8.6 installed, all 216 tests pass, the server launches on HTTP port and responds with HTTP 200 to proper MCP JSON-RPC initialize requests.
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 92 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
- Tiempo de instalación
- 3 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 7 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 0 encontrados, 0 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pip install '.[dev]' succeeded; 216 tests passed (pytest -q); lanhu-mcp server started on port 8001, curl POST /mcp with Accept: application/json, text/event-stream returned HTTP 200 and valid initialize result
- Tokens de modelo usados
- 107.966
- Commit exacto probado
- be942fd26f55
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
- Comportamiento con servicios reales
- esta ejecución solo se verificó con servicios sustitutos
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
rootdir: /work/repo exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && . venv/bin/activate && timeout 120 python -m pytest tests/ -q --tb=sh… succeeded in 32103ms: ........................................................................ [ 33%] ........................................................................ [ 66%] ........................................................................ [100%] 216 passed in 31.44s All 216 tests passed, server launches and responds properly to MCP protocol handshake. No errors en… tokens used 107,966 All 216 tests passed, server launches and responds properly to MCP protocol handshake. No errors en…
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Se instaló en 3 minutos, más rápido que la mediana de los 230 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Nada se rompió por el camino: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, lanhu-mcp fue el 72.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,03 |
Temas (de GitHub)
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/lanhu-mcp)Preguntas
- ¿Funciona lanhu-mcp?
- lanhu-mcp funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 3 minutos, con 0 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic lanhu-mcp?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit be942fd26f55. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar lanhu-mcp?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,03 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda lanhu-mcp en instalarse?
- 3 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita lanhu-mcp una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar lanhu-mcp?
- Nada, en la ejecución registrada: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- ¿Cómo se compara lanhu-mcp con las alternativas?
- De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, lanhu-mcp fue el 72.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de lanhu-mcp?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.